Ultralytics YOLOv5 Export Wettbewerb
Nimm bis zum 31. August 2021 an der Ultralytics YOLOv5 Export Competition teil und gewinne Preise im Wert von 10.000 $ in 5 Kategorien!
Wir freuen uns riesig, den allerersten Ultralytics YOLOv5 Export-Wettbewerb mit Geldpreisen in Höhe von 10.000,00 $ anzukündigen! Unser Ziel ist es, jedem dabei zu helfen, ganz einfach die weltweit besten Vision AI Modelle zu trainieren und diese ebenso mühelos überall dort bereitzustellen, wo du sie einsetzen möchtest.
Link to this sectionDatum#
Der Wettbewerb läuft vom 17. Mai 2021 bis zum 31. August 2021.
Link to this sectionEinsendeschluss#
Die Einreichungsfrist endet am 31. August 2021 um 24:00 Uhr UTC. Nach diesem Datum ist der Wettbewerb geschlossen und weitere Einreichungen sind nicht mehr für Preisgelder berechtigt.
Link to this section$10.000 an Preisen#
Die beste Einreichung in jeder der 5 Kategorien erhält das volle Preisgeld in Höhe von 2000,00 $ (2000,00 USD) von Ultralytics für die jeweilige Kategorie.
Link to this section5 Kategorien#
Basierend auf dem Feedback der Community haben wir 5 Kategorien erstellt, die die gängigsten realen Bereitstellungsszenarien für YOLOv5 Modelle repräsentieren, einschließlich Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop-CPU und Android-Edge-Geräte.
Link to this sectionEinsendungen#
Um teilzunehmen, erstelle ein öffentliches GitHub Repository für deinen Beitrag, weise deiner Arbeit eine Open-Source-Lizenz zu und poste deinen Beitrag direkt in einen der 5 offiziellen EXPORT-Wettbewerbs-Threads, damit die Community abstimmen kann. Beachte, dass diese Threads nur für offizielle Einreichungen gedacht sind. Allgemeine Fragen oder Kommentare können direkt in diesem Thread oder in einer neuen Diskussion gestellt werden. Links zu den Einreichungen:
Die Bewertung findet vom 1. September 2021 bis zum 16. September 2021 statt. Die Gewinner werden Ende September 2021 bekannt gegeben, die Preise werden unmittelbar danach ausgezahlt.
Link to this sectionWettbewerbskategorien#
NVIDIA Jetson Nano
Bewertungshardware: Jetson Nano Developer Kit
Preis: 2.000 $
Google Edge TPU
Bewertungshardware: Coral Dev Board Mini
Preis: 2.000 $
Raspberry Pi
Bewertungshardware: Raspberry Pi 4 Model B
Preis: 2.000 $
Intel/AMD CPU
Bewertungshardware: AWS EC2 t3.medium
Preis: 2.000 $
Android
Bewertungshardware: Xiaomi Mi 11
Preis: 2.000 $
*Die Gelder werden am Tag der Überweisung zum aktuellen Wechselkurs in die Lokalwährung des Teilnehmers umgerechnet. Das Preisgeld wird über Wise transferiert; siehe die Liste der teilnahmeberechtigten Länder für Preisgeldüberweisungen.
Link to this sectionBewertung#
50 % der Einreichungspunkte werden von Ultralytics und 50 % durch das Feedback der Community bestimmt, indem 👍 oder 👎 bei jedem Beitrag summiert werden. Die Bewertung durch Ultralytics erfolgt anhand von:
Link to this sectionQualität des Exports (20 %)#
Der einfachste Export weist die geringste Anzahl an Schritten auf, erfordert die wenigsten Argumente/Parameter, nutzt die wenigsten importierten Pakete und ist mit dem geringsten Codeaufwand ausführbar.
Link to this sectionQualität der Dokumentation (20 %)#
Einsendungen sollten mithilfe einer Markdown-Datei gut dokumentiert sein. Jeder Schritt sollte erklärt werden, einschließlich Einrichtung/Anforderungen, aller Einstellungen/Argumente, Exportschritte und, falls zutreffend, der Einrichtung der Bereitstellungsumgebung.
Link to this sectionQualität der Einreichung (20 %)#
Jeder Aspekt des Exports und der Bereitstellung, ausgehend von einem offiziellen yolov5s.pt-Modell, sollte enthalten sein. Für Umgebungen, die spezielle Anforderungen erfordern, wie z. B. Jetson Nano, müssen alle Pakete und/oder Docker-Images bereitgestellt und dokumentiert werden. Für Android-Bereitstellungen sollte auch eine Android-Referenz-App enthalten sein. Eine Einsendung muss zu 100% alles enthalten, was für das vollständige Exportieren und Verwenden eines YOLOv5-Modells erforderlich ist.
Link to this sectionGeschwindigkeit und Genauigkeit des bereitgestellten Modells (40 %)#
Bereitgestellte Modelle sollten nahezu identische Inferenz-Ergebnisse wie offizielle YOLOv5 PyTorch-Modelle liefern (d. h. Inferenz mit python detect.py --weights yolov5s.pt). Die Genauigkeit der bereitgestellten Lösungen wird auf einem Hold-out-Testset von Ultralytics-Bildern analysiert, das der Öffentlichkeit nicht zugänglich ist. Geschwindigkeit ist ebenfalls sehr wichtig, wobei die schnellsten Bereitstellungslösungen stark bevorzugt werden. Für Android erhalten Exporte auf GPU, NNAPI und Hexagon Delegates hier die höchste Punktzahl.
